精神分裂症精神分裂症大脑功能和认知异常( 二 ) 精神分裂症

3.活动流预测异常激活
活动流映射成功的预测了两组被试全脑的活动模式(图4) ，两组全脑预测没有显著性差异。 ROI和网络预测组间差异见图4 。
图4.活动流映射预测异常激活
A. 真实和预测的组间差异。 B. ROI和DMN的真实和预测的激活。 * P0.05
4.预测异常行为
所有ROI的激活和个体行为的相关如图5 。
图5. 激活预测行为
A.SCAP准确率与实际激活或预测激活的相关。 B.实际任务准确率和活动流映射得到的准确率的比较
5.模拟FC干预
平均真实FC和模拟FC间的差异如图6 。结果表明，每个目标脑区与顶叶和前额叶皮层之间的FC增加。结合感觉网络的降低， FC有助于使功能失调的激活和行为正常化。
图6.SZ假定的连接干预
A. 回归模型用于拟合SZ的FC到HC数据。 B. 每个ROI平均数据驱动的FC干预权重。 C. 需要最大和最小FC干预的脑区。 D. 验证FC干预。 E. 模拟FC生成的预测行为。
讨论
本研究通过“活动流映射”模拟了脑区间与任务相关活动的运动，作为FC的函数。结果表明，行为相关的异常激活可以由分布式空间的来源准确预测，这表明了FC对SZ产生异常活动和行为具有关键作用。
具体而言， SZ的感觉运动和认知控制网络间的活动流增加，导致任务状态下默认网络去激活减少，表明SZ无法抑制任务无关信息。
在以上结果的基础上，使用数据驱动的模拟，发现改变顶叶和前额叶皮层内的活动可改善SZ的大脑激活和行为表现，从而为个性化刺激干预方案提供线索。
参考文献
Hearne LJ Mill RD Keane BP Repov G Anticevic A Cole MW. Activity flow underlying abnormalities in brain activations and cognition in schizophrenia. Sci Adv. 2021 Jul 14;7(29):eabf2513. doi: 10.1126/sciadv.abf2513. PMID: 34261649; PMCID: PMC8279516.
编译作者：Liu（brainnews创作团队）
校审：Simon（brainnews编辑部）

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